Jina-VLM：可在笔记本上跑的多语言视觉小模型-低调大师

Jina-VLM：可在笔记本上跑的多语言视觉小模型

2025-12-09 40

AI 搜索公司 Jina AI 发布了Jina-VLM，这是一个 24 亿参数的视觉语言模型，在开放的 2B 规模 VLM 中实现了最先进的多语言视觉问答。

通过将 SigLIP2 视觉编码器与 Qwen3 语言骨干通过注意力池连接器相结合，Jina-VLM 在29 种语言中表现出色，同时保持了足够的效率。Jina-VLM 架构图如下，展示了从 SigLIP2 视觉编码器 → VL-Connector → Qwen3 语言基座的数据流。

Jina-VLM 对硬件需求较低，可在普通消费级显卡或 Macbook上流畅运行。

据介绍，在标准的 VQA 任务、多语言多模态理解（MMMB、MMBench），还是在 OCR 和纯文本任务上，Jina-VLM 都是同规格模型里最优级别的表现，且同时具备在消费级硬件友好的推理效率。

多语言理解 (MMMB SOTA) ：在阿拉伯语、中文、英语、葡语、俄语和土耳其语等 6 大语种的测试中，Jina-VLM 以 78.8 分领跑，展现了卓越的跨语言视觉推理能力（见图 1 & 图 2）。
视觉问答 (VQA) ：面对涵盖图表 (ChartQA)、文档 (DocVQA)、场景文本 (TextVQA) 和科学图表 (CharXiv) 等高难度测试中，模型表现稳健（见图 3）。
视觉增强，语言无损 ：很多 VLM 在增强视觉能力后会牺牲文本智商。得益于特殊的训练策略，Jina-VLM 在 MMLU（知识）和 GSM-8K（数学）等纯文本任务上，几乎完整保留了 Qwen3 基座的强悍性能（见图 5）。

论文：https://arxiv.org/abs/2512.04032
Hugging Face: https://huggingface.co/jinaai/jina-vlm

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原文链接：https://www.oschina.net/news/388738/jina-vlm-small-multilingual-vision-language-model

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